Spark Stage是如何劃分的?_大數(shù)據(jù)入門培訓(xùn)

　　在大數(shù)據(jù)處理框架Apache Spark中，一個Spark Stage是一組具有相同操作的任務(wù)的集合，這些任務(wù)可以在并行計算中執(zhí)行。Spark將整個作業(yè)劃分為一系列的Stages來執(zhí)行，以便更好地管理和優(yōu)化計算。以下是Spark Stage是如何劃分的詳細說明：

　　1.邏輯劃分：

　　·Spark作業(yè)首先被邏輯劃分成一系列的轉(zhuǎn)換操作，通常由RDD(彈性分布式數(shù)據(jù)集)之間的轉(zhuǎn)換操作組成，如map、filter、reduceByKey等。這些轉(zhuǎn)換操作構(gòu)成了Spark作業(yè)的邏輯執(zhí)行計劃。

　　2.依賴分析：

　　·Spark通過依賴分析來確定如何將這些邏輯操作劃分為不同的Stages。依賴分析主要分為兩種類型：

　　·窄依賴(Narrow Dependency)：窄依賴發(fā)生在每個父RDD分區(qū)都只被一個子RDD分區(qū)所依賴的情況下，這允許Spark在同一臺機器上的任務(wù)之間進行數(shù)據(jù)傳輸，不需要數(shù)據(jù)混洗(Shuffle)。

　　·寬依賴(Wide Dependency)：寬依賴發(fā)生在父RDD分區(qū)被多個子RDD分區(qū)所依賴的情況下，這意味著數(shù)據(jù)混洗是必需的，因為數(shù)據(jù)需要被重新分區(qū)以滿足多個子RDD的需求。

　　3.Stage劃分：

　　·一旦依賴分析完成，Spark將邏輯操作劃分為若干個Stage。通常，每個窄依賴都會生成一個Stage，而寬依賴將跨多個Stages。

　　·Stage之間的劃分點通常是數(shù)據(jù)混洗操作，例如reduceByKey或groupByKey，因為這些操作需要重新組織數(shù)據(jù)以滿足不同的依賴關(guān)系。

　　4.任務(wù)劃分：

　　·每個Stage被進一步劃分為一組任務(wù)，每個任務(wù)對應(yīng)于一個RDD分區(qū)的處理。這些任務(wù)可以并行執(zhí)行，通常由Spark集群的計算節(jié)點執(zhí)行。

　　·任務(wù)劃分通常由Spark的任務(wù)調(diào)度器來處理，它根據(jù)可用資源和數(shù)據(jù)分布來決定如何分配任務(wù)。

　　總的來說，Spark Stage的劃分是通過邏輯劃分、依賴分析、Stage劃分和任務(wù)劃分等步驟完成的。這種劃分方式有助于Spark優(yōu)化作業(yè)執(zhí)行，通過最小化數(shù)據(jù)混洗和并行化任務(wù)執(zhí)行來提高性能。此外，了解Stage的劃分方式有助于調(diào)優(yōu)Spark應(yīng)用程序以更好地利用集群資源。